电信企业数据挖掘平台架构设计和应用

大数据时代,利用数据分析和数据挖掘手段获取企业竞争优势已经越来越常见。一方面企业因为精确管理精确营销的运营管理要求,希望无论营销销售还是服务各层面各环节决策都能以用户/客户为中心,用数据说话;另一方面,由于数据挖掘存在专业性强、建模效率低等问题,而导致对精确营销精确管理运营全流程支撑的力不从心,因此,急需建立相应数据挖掘建模平台,通过集约数据、集约建模、以及模型在不同分公司的复用来提高挖掘建模工作和模型推广应用的效率。     

电信企业数据驱动存量营销发展策略

基于电信行业新增市场逐渐缩小,存量经营成为企业营销重点这一趋势,阐述了电信企业要实现数据驱动存量营销所需具备的条件以及目前尚存在的问题,并针对存量营销四大目标提出数据驱动存量营销发展策略建议:进行数据驱动存量营销IT系统的能力架构设计;梳理并建立电信企业存量营销运营管理流程;建立客户需求标签库和营销/策略资源库两个基础库;完善并建立需求资源配置、渠道触发和数据化管理三大存量营销核心能力.     

浅析"聚焦客户"在电信企业营销管理工作中的落实

从聚焦客户的理念出发,引出中国电信从技术导向、产品导向向客户导向的营销转型,然后指出"聚焦客户"的营销管理流程虽有规范,但一直停留于理念,并未落实这一问题,并提出增加客户洞察系统、营销管控平台,并与客户接触界面系统建立接口,建立营销管理支撑系统,帮助"聚焦客户"在企业营销管理流程中真正落实的建议。最后,对系统建设之后,客户洞察工作的有效开展提出相关建议。     

电信企业流失预警管理体系建设

信息技术的日新月异,市场竞争的加剧,客户面对越来越多选择并变得越来越挑剔,固有的电信运营商不得不面对日趋严重的客户流失和话务流失问题。如何保持客户、话务存量,如何缓解流失,成为目前电信运营商市场经营一个重点工作。但是通过过去几年流失挽回营销工作实践发现,一旦客户已经出现流失结果,再对其执行挽留策略,成功的可能性很小;同时也发现,在客户出现流失征兆但尚未构成流失结果的时候,应用挽留策略,成功率大大增加。因此,改善以往对流失结果作判断再执行营销挽留的做法,研发流失预警模型、执行流失预警派单,建立基于各个营销环节并促使各环节形成闭环的流失预警管理体系,是将电信企业精确营销落到实处的关键。     

综合运用各种建模方法提高预测模型的准确度

通过学习客户的历史行为信息来预测客户在未来一段时间的行为是数据挖掘较为成功的应用之一,根据多年从事数据挖掘研究和实践的经验,以建立通信行业客户流失预警模型为例,提出了多种提高预测模型准确度的方法。     

电信企业套餐梳理关键点分析

很长一段时间以来,电信企业套餐管理普遍不规范,各层面套餐管理职责不清,同为一个企业市场前端的产品管理部门和渠道管理部门之间营销交叉,不同阶段套餐的设计缺乏生命周期管理的持续改进和优化,种种原因导致了套餐定义不清、数量庞杂、效果不确定、套餐间关系混乱及套餐资料不规范、缺乏统一的套餐管理系统等问题,这些问题大大影响套餐的执行效果,对企业的市场经营工作也带来不良影响。随着精确营销工作的推进,电信企业越来越意识到套餐规范管理的重要性,纷纷启动套餐梳理的工作。套餐梳理的最终目的就是缩减套餐数量。具体地说,针对电信企业目前套餐管理存在的问题,套餐梳理工作有以下4个方面的目的:规范套餐定义和内涵,明确界定套餐的分类维度及维度值;规定主流套餐框架,明确现有套餐间关系;测算目前处于主流套餐框架内的套餐效果,明确各套餐何去何从;将套餐梳理工作的成果在套餐管理系统或其他支撑系统中落实并贯彻。     

基于数据挖掘的电信客户细分研究析

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动营销和精确营销转变,因此客户细分显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,并结合数据挖掘实施过程对客户细分中的数据准备、宽表设计、数据质量探索、聚类分析和战略划分等关键点进行了分析总结,希望对电信企业实施客户细分有所帮助。     

电信企业套餐梳理执行研究

长期以来由于营销管理、套餐管理不规范的问题,导致近些年来各电信企业不得不面对套餐梳理的营销管理问题。如何获取分散在各支撑管理系统中的套餐资料,如何将五花八门的套餐整理清理后并作数据规范,如何发现各套餐目标客户定位的冲突及营销空白点,最后对各套餐做出保留、优化抑或关、停、并、转的建议,这一系列的工作都是套餐梳理过程中不得不解决的问题。基于某省级电信公司的套餐梳理项目实践,并总结整套执行方法、思路及模式,以供其他企业执行套餐梳理工作作参考。     

三大指向引领电信行业进入大数据时代

过去几年，电信运营商一直倡导客户体验管理，但是由于以往数据处理和分析技术条件所限，客户体验管理难以实现。     

高级分析在电信企业中的应用和发展探讨

高级分析被Gartner公司列为2010年十大具有战略意义技术的第二位,对于很多人来说却很陌生。本文在界定高级分析的涵义的同时,将其与商业智能、数据挖掘加以区别,结合电信企业保存激增的营销目标,指出全业务运营环境下,高级分析对于电信企业的重要意义,同时回顾和展望了电信企业数据分析从经营分析向高级分析的发展历程,最后,针对目前电信企业要实现高级分析实践还存在的4点问题提出相应的策略建议。